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MUESTREO DE LA ESTADÍSTICA1. Introducción2. Generalidades3. Clasificación de la estadística de acuerdo a su objetivo4. Clasificación de la estadística de acuerdo a su variable aleatoria

MUESTREOS EN LA ESTADÍSTICA

TEORÍA DE MUESTREO

1. INTRODUCCIÓN

Uno de los propósitos de la estadística infe-rencial es estimar las características poblacio-nales desconocidas, examinando la informa-ción obtenida de una muestra, de una pobla-ción. El punto de interés es la muestra, la cual debe ser representativa de la población objeto de estudio.

Para comprender el manejo de la estadística inferencial se requiere conocer y entender ciertas definiciones y conceptos muestrales y probabilísticos.

La teoría de muestreo es el estudio de las relaciones entre una población y las muestras extraídas de ellas. Es de mucha utilidad en muchas áreas de formación, por ejemplo, para estimar características desconocidas de las poblaciones (como la media y la varianza poblacional) denominadas parámetros de la población, a partir del conocimiento de las características muestrales correspondientes (como la media y la varianza muestral), llama-das estadígrafos o estadísticos.

MUESTREOS EN LAESTADÍSTICA

2. GENERALIDADESPOBLACIÓN��

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Población finita

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Población infinita


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Muestra

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Estadígrafos o Estadísticos

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Parámetro

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Variable aleatoria


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Muestras Aleatorias

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Muestreo


Las muestras de las opiniones de los votantes se usan para que los candidatos midan la opinión pública y el apoyo en las elecciones.

POLÍTICA01

Las muestras de las calificaciones de los exámenes de estudiantes se usan para determinar la eficiencia de una técnica o programa de enseñanza.

EDUCACIÓN02

Muestras de los productos de una línea de ensamble sirve para controlar la calidad.

INDUSTRÍA03

Muestras de medidas de azúcar en la sangre de pacientes diabéticos prueban la eficacia de una técnica o de un fármaco nuevo, y otros.

MEDICINA04

A CONTINUACIÓN SE VERÁ ALGUNOS USOS DEL MUESTREO EN DIVERSOS CAMPOS:


Es un valor numérico que mide la posibilidad relativa de ocurrencia de un evento. La probabilidad tiene como principal propiedad que tiene un rango de variación entre cero y uno.

PROBABILIDAD05

Es una función que relaciona la variable aleatoria de interés con su probabilidad de ocurrencia.

DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD06

Son los diferentes métodos utilizados para hacer pronósticos sobre una población, puede ser inferencia clásica o inferencia Bayesiana.

INFERENCIA07

Es una prueba utilizada para confirmar o rechazar una aseveración sobre un parámetro.

PRUEBA DE HIPÓTESIS08

09 Es el intervalo dentro del cual se espera se encuentre el valor del parámetro poblacional de interés.

INTERVALO DE CONFIANZA


Gráfica 2: Muestra variables Clasificación de la Variable Aleatoria en la estadística.

(Fuente: Software investigación. Niebles,Medina,Garzón)

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3. CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA DE ACUERDO

A SU OBJETIVO


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4. CLASIFICACIÓN DE LA ESTADÍSTICA DE ACUERDO A SU TIPO DE VARIABLE ALEATORIA


CLASIFICACIÓN DE LA

ESTADÍSTICA

�� es el conjunto de modelos estadísticos que requieren de ciertos supuestos sobre la población, por ejemplo la distribución t y la distribución f, requieren, el supuesto que la distri-bución de probabilidad sea normal.

Es aplicada básicamente a variable cuantitativa continua (escala de intervalo y/o de razón), estas técnicas estadísticas se basan en especificar una forma de distribución de la variable aleatoria y de los estadísticos derivados de los datos. En la estadística paramétrica se asume que la población de la cual la muestra es extraída, sigue una distribución de probabilidad normal o aproximadamente normal. Esta propiedad es necesaria para que la prueba de hipótesis o el diseño por intervalos sean válidos.

DE ACUERDO A LA VARIABLE EN ESTUDIO

�� Se trabaja usualmente con variables cualitativas, nominales y/o ordinales donde los modelos estadísticos no dependen de un solo tipo de distribución o de valores paramétri-cos específicos.

La utilización de estos métodos se hace recomendable cuando no se puede asumir que los datos se ajusten a una distribución de pro-babilidad normal, es decir, en un gran número de casos no se puede determinar la distribución original ni la distribución de los estadísti-cos o estadígrafos, por lo que en realidad no tenemos parámetros a estimar, tenemos solo distribuciones que comparar.


Cuadro 1: Clasificación de la estadística de acuerdo a su variable.

(Modelos estadísticos de aplicación. Fuente. Fernando Martínez)

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BIBLIOGRAFÍA

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